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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，年出如金融、年出互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。近年来，货5环部这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

此外，氢循随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、量猛卷积神经网络（CNN）等[3]。为了解决这个问题，上半2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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【引言】在硅电子技术中实现对二维范德华半导体的集成通常要求生产大规模、氢循均一以及高度晶化的薄膜。【成果简介】针对这一问题，量猛北京大学的叶堉（通讯作者）等人通过固固相转变和重结晶过程，量猛开发了一种二维单晶的无缝外延生长法，可在非晶绝缘基底上成功制备晶圆级范德华2H二碲化钼半导体。